Я ищу функцию в Numpy или Scipy (или любая строгая библиотека Python), который даст мне кумулятивную функцию нормального распределения в Python.
Адаптировано отсюда http://mail.python.org/pipermail/python-list/2000-June/039873.html
from math import *
def erfcc(x):
"""Complementary error function."""
z = abs(x)
t = 1. / (1. + 0.5*z)
r = t * exp(-z*z-1.26551223+t*(1.00002368+t*(.37409196+
t*(.09678418+t*(-.18628806+t*(.27886807+
t*(-1.13520398+t*(1.48851587+t*(-.82215223+
t*.17087277)))))))))
if (x >= 0.):
return r
else:
return 2. - r
def ncdf(x):
return 1. - 0.5*erfcc(x/(2**0.5))
Вот пример:
>>> from scipy.stats import norm
>>> norm.cdf(1.96)
0.9750021048517795
>>> norm.cdf(-1.96)
0.024997895148220435
Другими словами, приблизительно 95% стандартного нормального интервала лежит в пределах двух стандартных отклонений, центрированных на стандартном среднем значении нуля.
Если вам нужен обратный CDF:
>>> norm.ppf(norm.cdf(1.96))
array(1.9599999999999991)